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<pre><code>d = {'Win':[0,0,1, 0, 0, 1, 0],'
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最近开始学习pymc3，想预测多元正态模型。有N组M个连续数据，我想从观察到的数据x_ob和y_ob中预测每组
这是我正在处理的问题。这是一个贝叶斯自适应随机化设计。符合条件的患者已随机接受标准治疗或新
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我正在使用 PyMC3 解决以下 ODE：
<pre><code>def production( y, t, p ):
return p[0]*getBeam( t ) - p[1]*y[0]
</code></pre
为了简化我的问题，我使用 STAN 拟合线性模型，y~ Normal(a+b*x,sigma)。我只想交叉验证估计的 b 和 sigma，这
我是 R 工具的新手，需要一些帮助来解决我面临的问题。
我正在使用正态/正态模型，其中一些数据样本
我是 BUGS 和 R 的新手，但我正在 R 中使用 BRugs 库作为贝叶斯统计的大学单元。我在部分作业问题上遇到
我正在使用 BIC、K2 和 BDeu 评分方法从数据中学习贝叶斯网络的结构。因此，对于每个网络，我都会得到
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我想将 <a href="https://github.com/AllenDowney/ThinkBayes2" rel="nofollow noreferrer">ThinkBayes</a> 书中的知识应用于一个现
我正在尝试估计样本大小，通过使用 propdiff.alc() 函数 [library(SampleSizeProportions)] 应用平均长度标准 (ALC)
我正在制作一个分类器
有 50 多个类，它们有 100 多个包含 100 多个元素的数组
更详细：
有一个数
<a href="https://i.stack.imgur.com/EQPwh.png" rel="nofollow noreferrer">The error obtained is shown here in this image and as well writte
我是贝叶斯网络的新手。我试图在 R 中使用 catnet 包，但是，我很难理解 cnProb() 函数的输出。例如，这
